전역 최적화 기법 소개 : 결정론적 및 확률론적 방법들

  • 최수형 (전북대학교 화학공학부)
  • Published : 2004.05.01

Abstract

최적화는 시스템공학에서 자주 등장하는 문제이며 흔히 다음과 같은 수학적 계획(mathematical programming) 문제로 표현된다. min f(x) (P) subject to g(x) ≤ 0 h(x) : 0 여기서 x∈R/sup n/, f:R/sup n/→R, g:R/sup n/→R/sup l/, h:R/sup n/→R/sup m/, 그리고 n m이다. 만약 목적함수(objective function)와 가능 영역(feasible region)이 볼록(convex)하다면, 예를 틀어 f(x)와 g(x)가 아래로 볼록하고 h(x)가 선형이라면. 이는 볼록 문제(convex problem)이며 오직 하나의 지역 최소점(local minimum)을 가진다. 그러나 많은 경우. 예를 들어 h(x)가 비선형이라면, 여러 개의 지역 최소점을 가질 수 있는 비 볼록 문제(nonconvex problem)가 된다. 이때 진정한 최소점을 찾는 것. 즉 전역 최적화 (global optimization)가 요구된다.(중략)

Keywords

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